手臂电磁通道特征研究

依据现有研究结果和未来体域网发展趋势研究了手臂电磁通道特征.将两个同样工作在5.8 GHz、尺寸为4 cm×4 cm的全织物贴片天线作为收发两端,研究竖直状态下手臂的传输特征;再依据自然行走状态,模拟前摆最大值位置、自然下垂和后摆最大值位置手臂的动态过程.通过对天线在空气和手臂不同位置上传输特征的对比分析,确定表面波对传输特征的影响,并采用曲线拟合方法获得相对路径损耗预测模型;通过对比手臂三种自然状态的实测结果,建立路径损耗的预测模型.研究表明,对自然下垂状态下的预测模型进行简单的修正即可较好地预测前摆和后摆时的路径损耗.     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

基于回归模型与注意力的轻量化SAR舰船检测模型

合成孔径雷达（SAR）具有不受云层干扰、可全天时、全天候对地观测的特点,基于SAR图像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等民用或军用领域。然而,与大型舰船相比,像素点少、对比度低的小型舰船存在漏检率高的问题,并且速度和精度之间的平衡成为舰船检测算法天基应用的难点。针对以上问题,本文提出了一种基于YOLOv5s模型改进的舰船检测轻量化模型（ImShips）。首先,针对船体大小差异导致的漏检问题,采取在网络底部使用感受野较小的标准卷积,提升了模型对小规模舰船空间信息的获取能力。同时,在网络顶部设计了放大感受野的扩张卷积,保留了更多的语义特征,有利于大目标的特征提取。接着,提出将轻量级的通道注意力机制应用于YOLOv5的骨干网络和特征融合网络,通过对提取到的特征按重要性分配权重,实现纹理信息的筛选。最后,在下采样时采取深度可分离卷积代替标准卷积,减少了模型参数的数量,进一步提高了模型的推理速度。实验结果表明,在SAR舰船检测SSDD和ISSID数据集中,改进后的ImShips模型在保证精度的同时,所需的浮点计算数比YOLOv5s模型减少了45.61%,检测速度提高了8.31%。ImShips模型网络规模小、检测速度快,在实时天基舰船检测中具有较大的应用潜力。     

基于Bank Swap的STM32软件升级方案

针对STM32软件升级介绍了一种组合方式的新思路,通过将MCU片内Flash地址进行重新编排,采用将传统的独立BootLoader与MCU中提供的Bank Swap进行整合的升级方式,在保障开发过程中代码量不会溢出的情况下进行过渡,实现了设备在升级的过程中不打断正常运行的特性,满足了设备开发调试以及后续运维的设计需求.     

基于涡流脉冲热成像的角焊缝表面裂纹检测北大核心CSCD

角焊缝裂纹是焊接结构中常见的缺陷之一,由于其所处位置特殊而常出现漏检、错检等情况。本文采用涡流脉冲热成像技术对T形角焊缝裂纹进行了研究,并提出了一种包含表面裂纹热图像前、后处理及定量检测的检验方法。首先,采用L形铁氧体磁芯对角焊缝缺陷试件进行检测,然后基于独立成分分析算法(ICA)对整个图像序列进行前处理,并提出了一种改进区域生长算法用于提取缺陷特征,最后利用所提出的检测方法对缺陷进行了定量检测和误差分析。实验结果表明,所提出的检测方法可以实现对焊缝表面裂纹的检测,抑制不均匀加热和边缘效应,改善图像分割中的欠分割和过分割现象,且检测出的缺陷长度和宽度相对误差仅为0.4%和14%。     

自适应高斯融合双通道的去雾算法

针对传统图像去雾算法存在的对比度下降和颜色偏移等问题,提出一种结合高斯融合的自适应双通道雾霾图像复原算法。首先,考虑到大气光应小于有雾图像最大值,且大于有雾图像最小值,根据亮度控制因子自适应控制的方式得到融合中通道,并获得中通道下的局部大气光;其次,提出双通道线性传输,即用最大值通道辅助完成线性传输,再用高斯函数加权融合的方法实现清晰图像最优通道估计,从而得到最优透射率;最后,结合复原模型恢复清晰图像。实验表明,所提方法有效解决了图像对比度下降与颜色偏移等问题,去雾效果良好、亮度适宜且颜色保真度更高。另外,该方法在定量指标上同样具有优越的表现。      

基于ReliefF-Pearson的嗅觉脑电通道选择

基于脑电(EEG)信号的气味识别研究在嗅觉功能客观评价及嗅觉障碍疾病诊断等方面具有重要的应用价值.在实际应用场景中使用过多EEG通道会带来诸多不便,因此研究如何选择EEG通道尤为重要.该文针对嗅觉EEG信号分类中的通道选择问题,提出了一种新型的基于ReliefF-Pearson的嗅觉EEG通道选择算法.该算法结合ReliefF的权值思想和Pearson系数的相关性原理对EEG通道进行选择.结果表明,与传统基于ReliefF的通道选择算法相比,该文所提算法在保证一定分类准确率的同时能够显著减少使用的通道数量,并且通道选择的结果不依赖人为经验和分类器.此外,使用该方法获取的通道,其空间分布与已有的嗅觉神经生理学位置相一致,进一步证实了该方法的科学性和有效性.该文所提算法为嗅觉EEG通道选择的研究提供了新思路.     

反应散射的LCAC-SW方法

本文考察了反应散射波函数同原子轨道线性组合分子轨道(LCAO-MO)的相似性与非似性。并根据相似性提出了反应散射的排列通道线性组合散射波函数(LCACSW)方法;根据非似性提出了直接求解联立代数方程确定组合系数。本文还给出了组合系数和散射截面的解析表示式,后者与文献报道的一致。     

(BN)_n团簇的结构和稳定性

用HF方法、密度泛函理论的B3LYP以及微扰理论的MP2方法 ,在 6 3 1G(d)基组水平上 ,对 (BN) n(n =1～ 16)团簇的各种可能结构进行了优化 .讨论了环状与笼状稳定团簇的几何构型、自然键轨道 (NBO)、振动频率、结合能、核独立化学位移 (NICS)和能量二次差分 ,得到了 (BN) n(n =1～ 16)团簇结构的稳定性信息 .比较了HF ,B3LYP以及MP2三种理论方法对(BN) n 团簇的适应性所表现出的差异 .